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AI外観検査プラットフォーム「DeepAge Sensor」の技術資料3種を無料公開しました。「不良品サンプルが1枚も無い工程で外観検査AIを立ち上げる方法」（12P）は、良品画像だけで異常検知を立ち上げる5つのステップと、実データ検証で分かった落とし穴をまとめた技術ノートです。ほかに製品カタログ（14P）、装置メーカー様向けの「検査装置へのAI組込みガイド」（13P）を用意。氏名・会社名・メールの3項目でダウンロードいただけます。

良品画像だけで「正常の基準」を学習し、そこから外れた画像を異常として検出するデスクトップアプリ「Sensor AD」を提供開始。不良品サンプルを大量に用意する必要がなく、不良品の収集が難しい現場でも導入初期から異常検知の運用を始められます。推論はCPUで動作し、GPUは不要。寄与ヒートマップによる可視化や、False Positiveの自動クラスタリング機能を備えます。

DeepAge SensorのMuonオプティマイザをFrobenius正規化+BF16数値契約に刷新。実データ20データセットの検証で、最高精度中央値100%、90%精度到達がSGD比約2.6倍高速（600バッチ vs 1,700バッチ）。SGDでは学習できなかった高難易度データセットでも97〜100%の精度を達成。NVIDIA最新GPU（Blackwell/sm_120）での動作も検証済み。